arXiv 论文：理解并缓解大模型中的角色伪装攻击

论文研究 LLM 中的角色伪装（role spoofing）攻击，即工具输出中的恶意文本（如 Agent 访问的恶意网页）利用角色混淆冒充用户。作者分析模型追踪对话中谁说了什么的机制，发现其依赖内容（语义与写作风格）和结构（控制 token 与格式）两类线索，结合伪造结构与内容的攻击成功率很高。